利用ENVI_SUBSET_VIA_ROI_DOIT函数实现矢量文件裁剪栅格数据. 测试数据:栅格文件是Mercator投影,矢量文件是Geographic坐标系 infile='F:\Temp_Data\FY3_BEIJING_HFII_DAY_200808031211_Mercator.tif' outfile='F:\Temp_Data\FY3_BEIJING_HFII_DAY_200808031211_Mercator_Sub.dat' shpfile='F:\Shapefile\bei

本文整体思路:在Python中使用Geopandas库,依次读取shp文件的每一个面状要素,获取其空间边界信息并裁剪对应的栅格影像,计算所裁剪影像Value值的众数,将其设置为对应面状要素的NewTYPE值,所有要素属性值都改好之后保存为新的shp文件. 使用Python处理空间数据确实用的不多,所以一个星期以来一直深受这个程序的折磨,官方文档.博客.谷歌.百度.论文,能用的方法都给用了,但是进度还是很慢,特别是当看到这篇博客的时候...好气啊.. 不过幸亏头比较铁,虽败不馁,慢慢一步一步调试找

曾经写过<使用Python脚本批量裁切栅格>,但今天又遇到这个情况则发现了问题.我们遇到的实际问题往往是有一个需要裁剪的影像(大块的),另外有一个矢量面,现在需要按矢量面每一个要素进行裁剪,无奈arcgis里的工具无法方便地做到.只能自己写工具,这次使用了clip而不是ExtractByMask,因为ExtractByMask有很多限制! 下面是工具的操作示例:按每一个要素进行裁剪栅格,输出栅格以选择的字段命名,前提是字段的每个值是唯一的. 其中,输出类型这个combox设置方法是: 下面是消

介绍 shapefile是GIS中非常重要的一种数据类型,在ArcGIS中被称为要素类(Feature Classes),主要包括点(point).线(polyline)和多边形(polygon).Python脚本是ArcGIS官方推荐的脚本语言,通过Python脚本能够很方便的调用ArcGIS中的各种工具和函数批量完成所需操作. 安装 sudo pip install pyshp 使用 import shapefile shop_layer = shapefile.Reader(os.path

本节将介绍如何在Python中用GDAL实现根据矢量边界裁剪栅格数据. from osgeo import gdal, gdal_array import shapefile import numpy as np import os #批量shp裁剪tiff影像 try: import Image import ImageDraw except: from PIL import Image, ImageDraw def read_tiff(inpath): ds=gdal.Open(inpath

前言 前一段时间,同事拿来的数据范围太大,用不了那么多(只需要一个乡镇的,结果拿来区县的),太多了加载也是问题.所以就让我给处理下. 由于文件较多,手动裁剪的话,我一个一个用ArcGIS工具箱中的工具进行裁剪,总体下来用了3个小时左右.后面由于需要再次缩小范围,这次再一个一个手动的话那就太坑了.我想到可以用Python写脚本来批量处理. 正文 在安装ArcGIS软件的时候是默认安装了Python的环境的,并且安装了arcpy库.但是,这个Python是2.7的,我以前学习的是用Python3.X

我们使用的是Image中的crop(box)功能,它需要一个参数box,元组 类型,元组包括4个元素,如:(距离图片左边界距离x, 距离图片上边界距离y,距离图片左边界距离+裁剪框宽度x+w,距离图片上边界距离+裁剪框高度y+h) 如图:(x, y, x+w, y+h), x,y是裁剪框左上角的坐标, x+w,y+h是右下角的坐标 # -*-coding:utf-8-*- from PIL import Image im = Image.open("renren.jpeg") # 图片

import cStringIO import io import base64 from PIL import Image, ImageTk def img_crop_to_file(request): #获取文件 img_data = request.POST.get('imgUrl') ext = img_data.split('base64,')[0].split('/')[1].split(';')[0] img_data = img_data.split('base64,')[1]

"""用Pythonp批量裁剪图片""" from PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as pltimport os # 定义待批量裁剪图像的路径地址IMAGE_INPUT_PATH = 'D:/2_Class'# 定义裁剪后的图像存放地址IMAGE_OUTPUT_PATH = 'D:/2_Class[0]'# 定义裁剪图片左.上.右.下的像素坐标BOX_LEFT, BOX_UP, BOX_RIGH

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Nov 30 11:45:03 2018 @author: Administrator """ from osgeo import gdal from osgeo import osr import numpy as np import math import time lonMeter = 0.00001141 latMeter = 0.00000899 #M

对栅格的裁切,我们通常使用裁切(数据管理-栅格-栅格处理)或按掩膜提取(空间分析-提取分析)来裁切,裁切的矢量要素通常是一个要素图层或Shape文件.如果要进行批量处理,可以使用ToolBox中的批量处理工具.但是,有时我们选择的裁切矢量要素不是一个要素图层,而是要素图层中的一个要素,如按标准图幅裁切栅格影像,以前的做法是将要素一个一个的导出来,再进行批量处理.快速导出方法:ArcGIS按字段属性分割文件. 现在,可以使用Python脚本来批量裁切,在网上找了位大神的原始代码学习一下: #-*-

GIS地理处理脚本案例教程--批量栅格分割-批量栅格裁剪-批量栅格掩膜-深度学习样本批量提取 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855_4328,xiexiaokui#qq.com 关键词:GIS地理处理脚本案例教程-批量栅格分割-批量栅格数据分割-批量栅格裁剪-批量栅格数据裁剪-栅格掩膜-深度学习样本批量提取-地理处理脚本 目的:利用多边形要素类去分割栅格,每个多边形裁剪出对应的范围 类型:python脚本 用途:栅格分割,裁剪.深度学习样本提取 用法:输入栅格,分割多边形,命名

"""用Pythonp批量裁剪图片""" from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import os # 定义待批量裁剪图像的路径地址 IMAGE_INPUT_PATH = 'D:/2_Class' # 定义裁剪后的图像存放地址 IMAGE_OUTPUT_PATH = 'D:/2_Class[0]' # 定义裁剪图片左.上.右.下的像素坐标 BOX_LEFT, BOX_UP, B

目录 1. 专栏简介 2. 专栏地址 3. 专栏目录 1. 专栏简介 Python语言是目前很火热的语言,极大的促进了人工智能发展.你知道在ArcGIS中也会有python的身影吗?事实上,在ArcGIS中使用Python会起到事半功倍的效果,大大提高工作效率,本专栏讲解在ArcGIS中使用Python进行制图.地理处理.空间分析等批处理操作. 2. 专栏地址 「 刘一哥与GIS的故事 」之<ArcGIS遇上Python> 3. 专栏目录 [ArcGIS遇上Python]从入门到精通系列之第一

在Pyhton写的一些代码,用户交互不方便,用户体验比较差,不方便重用.在ArcGIS中可以将用写的Python代码导入到ToolBox中,这样用起来就比较方便了.这里用按要素裁剪栅格的Python来演示如何导入ArcGIS中.代码如下: import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding( "utf-8" ) import arcpy import string from arcpy.sa import * try: raster = arcp

先看如何增加一个字段 函数:arcpy.AddField_management 语法:AddFields_management (in_table, field_description) 参数 说明 数据类型 in_table 要添加指定字段的输入表.该字段将被添加到现有输入表,并且不会创建新的输出表. 可将字段添加到 ArcSDE 的要素类.文件或个人地理数据库的要素类.coverage.shapefile.栅格目录.独立表.带属性表的栅格和/或图层. Mosaic Layer; Raster

一.basic tools-->resize data进行规则裁剪 虽然是进行图像重采样工具,但也可以用于简单快速的裁剪 1. 选中要裁剪的图像: 对话框下面选择spatial subset(构建空间子集＿就是裁剪图像)(另spectral subset-构建波谱子集) 2.提供多种裁剪方式: (1)直接输行列裁剪,这样裁剪的前提是你要预告查看需要图像所占的行列是多少. (2)image裁剪,可以输入需要裁剪图像的大小,然后鼠标可以拖动图中所选区域的位置直到合适的位置. (3)或者是使用map.

1.简介: 数字高程模型(Digital Elevation Model),简称DEM,是通过有限的地形高程数据实现对地面地形的数字化模拟. 这次分享的数据是全国34个省份的DEM裁剪数据,一共有6期数据. 分享的数据效果如上图所示. 2.背景介绍 首先,自己的百度云盘堆满了各种DEM数据,但都是单景,每一次使用都需要进行按区域裁剪.镶嵌.做得多也就烦了. 正好,前段时间研究了一下GDAL与Geopandas结合到一起,进行栅格的批量裁剪与转换.我就一次性地把DEM都裁剪到了省. 人数多了,就想

Python之路,Day14 - It's time for Django 本节内容 Django流程介绍 Django url Django view Django models Django template Django form Django admin Django流程介绍 Django URL Example Here’s a sample URLconf: from django.conf.urls import url from . import views urlpattern

在互联网上下载的遥感影像都进行过分幅处理,下载下来的影像多是规则的四方形,而在进行遥感影像研究时,多是针对特定区域来进行,比如研究北京市的遥感影像,不在北京市范围内的影像对于研究者就没有利用意义,如果不进行裁剪处理,而是对整幅影像进行分析处理,就会增加很多不必要的工作,既浪费时间又浪费资源,所以根据研究区的范围裁剪出研究区的影像显得十分重要. 本文的目的在于介绍arcgis中的多样裁剪功能,以北京市的遥感影像为例. 本文需要用的软件工具有2个,第一款要用的软件是locaspace viewer,

Library name Description Reason to install   NumPy This adds support for large multidimensional arrays and matrices It is a requirement for many other libraries   pyproj This handles projections It transforms projections (应用PROJ.4进行投影操作) shapely This